谈CRM的系统数据质量管理

来源: kaiyun体育官方人口
2012/1/10 14:54:25
在企业部署CRM系统后,往往希望借助这一系统的商业智能优势,通过对数据的分析处理,来获取隐含在数据中的更有商业价值的知识,以此来指导企业开展下一阶段的工作。



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本文关键字: CRM系统 数据 质量管理

在企业部署CRM系统后,往往希望借助这一系统的商业智能优势,通过对数据的分析处理,来获取隐含在数据中的更有商业价值的知识,以此来指导企业开展下一阶段的工作。

1CRM系统中数据质量问题分析

CRM(CustomerRelationshipManagement)也称为客户关系管理系统,其主要功能是通过对大量的客户资料进行深入的分析,来实现缩短销售周期,降低销售成本,提高客户忠诚度和保有率等商业目标。然而决定一个CRM系统成败的关键,往往就是数据质量的优劣。

劣质的数据来源不一,通过分析,其原因主要有以下几种:

①缺乏验证程序。很多系统没有在初期就对用户的输入等过程提供完整的验证程序,导致误输入等因素对数据质量造成一定影响。

②数据格式有效但不正确。往往有些看似有效的数据,但却是错误的。

③系统更新。在原系统发生结构性变化时,如果管理员新增加了一个字段或下拉值,但是没有及时通知相关的系统工程师,就会导致一线员工继续使用旧的字段或下拉值去匹配新的信息类型。

④系统接口过多。

⑤缺乏参照完整性检查。

⑥不匹配的规则和定义。

⑦维度渐变。随着时间的推移而可能发生改变的维度,也在某种程度上影响着数据质量。

由此可见,数据质量受到来自多方面的影响,并且随着公司业务集成到网站中,并允许客户和经销商直接操作数据,而更加与日俱增,因此制定一套行之有效的管理方案迫在眉睫。

2数据质量管理方案

DEMINGW.E在其质量管理的十四要点中指出:“质量不能仅依赖于产品的检验,检验不能创造价值,只能将次品挑出来。”根据实际工作情况来看,往往当我们检查出脏数据时,它已经大量的存在于数据库中了,检查的成本高而效益低。要采用事前预防的方法,从一开始就将质量融入到数据中,以降低脏数据的发生率。

在实际项目中,将数据质量的控制在宏观上划分为了三个阶段,参见表1:

表1数据质量管理方案规划

由于第三阶段属于数据挖掘范畴,是在建立了准确,完整的数据库基础上实现的,暂不属于本文讨论的范畴,所以我们重点关注第一阶段和第二阶段的实施。

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责编:李代丽
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